Reddit-Nutzer /u/de4dee hat nach eigenen Angaben über zwei Jahre Erfahrung im Fine-Tuning von Sprachmodellen gesammelt und sein bisher bestes Ergebnis mit einem auf Qwen3.6 27B basierenden Fine-Tune erzielt. Als primäres Werkzeug setzt er Unsloth ein. Der zentrale Fortschritt gegenüber dem Vorgänger-Fine-Tune auf Qwen 3.5 liegt in verbesserten Dataset-Expansion-Tricks, die das Human-Alignment-Ergebnis von 73 % auf 75 % steigerten. Bewertet wird das Modell ausschließlich anhand selbst entwickelter Evals, da nach Aussage des Autors kaum andere Personen in diesem spezifischen Bereich arbeiten. Das Fine-Tune wurde öffentlich hochgeladen; der Autor sucht aktiv nach Community-Feedback.